如何让火花流作业在HD Insights (YARN)上永久运行？

要让火花流作业在HDInsight（YARN）上永久运行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经创建了一个HDInsight集群，并且该集群已经处于运行状态。
2. 在HDInsight集群的主节点上，使用SSH或远程桌面连接到集群。
3. 打开Spark Shell或Spark应用程序，并编写你的火花流作业代码。
4. 在代码中，使用适当的Spark Streaming API来定义和处理你的流数据。
5. 确保你的代码中包含了必要的配置参数，以便在YARN上永久运行作业。例如，可以设置以下参数：

• 设置spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown为true，以确保在关闭作业时优雅地停止流处理。
• 设置spark.streaming.backpressure.enabled为true，以启用反压机制，以避免作业过载。
• 设置spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable为true，以启用Write Ahead Log（WAL）机制，以确保数据的可靠性。

1. 在代码中，使用适当的数据源和数据接收器来读取和写入流数据。根据你的需求，可以使用不同的数据源和接收器，如Kafka、Flume、HDFS、Azure Blob存储等。
2. 在代码中，使用适当的检查点机制来保存作业的状态信息。可以使用HDFS或Azure Blob存储作为检查点目录。
3. 在代码中，使用适当的错误处理和容错机制来处理可能出现的异常情况。例如，可以使用重试机制、故障转移机制等。
4. 在代码中，使用适当的日志记录机制来记录作业的运行情况和错误信息。可以使用Spark的内置日志记录功能或其他日志记录框架。
5. 在代码中，使用适当的监控和调优工具来监视和优化作业的性能。可以使用Spark的内置监控工具、YARN的资源管理器、Ganglia等。
6. 在代码中，使用适当的数据处理和转换操作来处理流数据。可以使用Spark的内置转换操作、自定义函数、UDF等。
7. 在代码中，使用适当的窗口操作来处理窗口化的流数据。可以使用滑动窗口、滚动窗口等。
8. 在代码中，使用适当的聚合操作来聚合流数据。可以使用reduce操作、count操作、sum操作等。
9. 在代码中，使用适当的输出操作来将处理后的数据写入到目标存储或目标系统中。可以使用HDFS、Azure Blob存储、数据库等。
10. 在代码中，使用适当的调度和触发机制来控制作业的执行时间和频率。可以使用定时调度器、事件触发器等。
11. 在代码中，使用适当的安全机制来保护作业的数据和代码。可以使用身份验证、授权、加密等。
12. 在代码中，使用适当的性能优化技术来提高作业的执行效率。可以使用数据分区、数据缓存、并行计算等。
13. 在代码中，使用适当的资源管理和调度策略来优化作业的资源利用率。可以使用YARN的资源管理器、队列调度器等。
14. 在代码中，使用适当的扩展和集群管理技术来实现作业的水平扩展和高可用性。可以使用YARN的动态资源分配、故障转移机制等。
15. 在代码中，使用适当的监控和报警机制来实时监视作业的运行状态和性能指标。可以使用Spark的内置监控工具、Ganglia、Nagios等。

请注意，以上步骤仅为一般性指导，具体实施步骤可能因实际情况而异。此外，腾讯云提供了一系列与Spark和流处理相关的产品和服务，如腾讯云数据工厂、腾讯云流计算等，可以根据实际需求选择适合的产品和服务来支持火花流作业在HDInsight（YARN）上的永久运行。